在数据库领域，事务处理与分析处理的边界正在被重新定义。传统架构中，开发团队需要维护两套系统 —— 一套用于高频事务，一套用于复杂分析 —— 这不仅带来了数据同步的复杂性，也增加了运维成本。阿里开源的 AliSQL 给出了一个颇具新意的答案：在一个 MySQL 分支中原生集成 DuckDB 分析引擎与向量处理能力，让单一数据库既能承接 OLTP 负载，又能高效完成 OLAP 查询与 AI 推理场景。
双引擎架构：事务与分析的无缝融合
AliSQL 8.0.44（LTS）基于 MySQL 8.0.44 构建，其核心创新在于将 DuckDB 作为原生存储引擎接入 MySQL 协议层。这意味着用户无需学习新的查询语言或客户端工具，就可以使用熟悉的 MySQL 语法操作 DuckDB 格式的数据表。从架构层面看，这种集成并非简单的 "套壳" 或外部连接，而是深度嵌入到存储引擎抽象层（Storage Engine Interface）中，实现了查询下推与资源隔离。
在混合负载场景下，AliSQL 的查询优化器能够根据查询特性自动路由：短平快的点查、写入密集的事务操作走传统的 InnoDB 路径；而涉及大规模聚合、跨表关联分析的查询则透明地下推至 DuckDB 引擎执行。这种设计避免了数据在不同引擎间的搬运开销，同时利用 DuckDB 向量化的执行效率提升分析性能。对于运维团队而言，只需通过 CREATE TABLE ... ENGINE=DUCKDB 这样的 DDL 语法即可声明使用 DuckDB 引擎，无需额外部署独立节点。
向量处理能力：从 AI 推理到语义搜索
向量数据库是近年来增长最快的细分赛道之一，AliSQL 并没有选择 "重复造轮子"，而是在 MySQL 生态中直接补齐了这块短板。其原生向量存储模块支持最高 16,383 维的稠密向量，并集成了经过优化的 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法用于近似最近邻搜索（ANN）。这一能力使得用户可以直接在 SQL 语句中编写语义查询。
从实际工程角度，AliSQL 的向量能力体现在几个可配置的关键参数上。向量维度上限（16,383）决定了单条记录能承载的信息密度；HNSW 算法的 M 参数控制图的连接度，影响查询精度与内存占用的平衡；ef_construction 参数则影响索引构建时间与后续查询质量的权衡。对于推荐系统或语义搜索场景，开发者可以通过 CREATE VECTOR INDEX 语句指定这些参数，构建适合业务特性的向量索引。
更重要的是，向量检索可以与传统的结构化查询结合使用。例如，在一个商品推荐场景中，你可以先用 SQL 筛选出特定类目的商品，再在结果集上执行向量相似度计算，最终返回排序后的推荐列表。这种 "结构化过滤 + 向量召回" 的模式在单一查询中完成，避免了应用层多次调用带来的网络开销与数据冗余。
构建部署与生产参数
对于希望尝试 AliSQL 的团队，项目提供了标准化的构建流程。环境依赖包括 CMake 3.x、Python3 以及支持 C++17 的编译器（GCC 7+ 或 Clang 5+）。构建脚本支持多种模式：release 模式生成生产级二进制，debug 模式则便于问题排查。通过 -d 参数可以指定安装目录，-s 参数用于区分不同的服务端实例名称。
AliSQL 于 2025 年 12 月正式开源，目前处于积极维护期。从社区活跃度看，项目在 GitHub 上已获得超过 5,000 颗星标 fork 数量超过 860，反映出开发者对其技术路线与工程实践的关注。值得注意的是，虽然 AliSQL 继承了 MySQL 丰富的生态工具链，但作为相对年轻的开源分支，部分第三方管理平台或监控组件可能需要额外的适配工作。
架构选型的考量维度
引入 AliSQL 这样的混合引擎数据库，本质上是在用运维复杂度换取架构简化。如果团队的现状是已有成熟的 MySQL 基础设施，且分析查询的实时性要求不高，那么额外引入 DuckDB 的边际收益可能有限。但如果业务场景涉及实时推荐、交互式分析或多模态数据处理，AliSQL 提供的一站式方案能够显著降低系统复杂度。
从路线图看，AliSQL 正在推进 Instant DDL、并行 B + 树构建、Binlog 并行刷新等优化，这些改进将进一步缩短 DDL 操作对业务的影响窗口，并提升复制拓扑下的吞吐能力。对于计划在生产环境落地 HTAP 架构的团队，建议密切关注这些特性的正式发布，并结合自身负载特征进行性能基准测试。
资料来源：AliSQL GitHub 仓库 README 及官方文档（https://github.com/alibaba/AliSQL）。